深度好文：上下文工程：大模型应用的内存管理艺术，开发者必读！

原创于 2025-11-29 11:19:29 发布 · 431 阅读

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前言

核心观点： 大多数 AI 智能体的失败，其根源不在于模型本身的能力不足，而在于“上下文工程”（Context Engineering）的缺失。

“上下文工程”这个概念近期在 AI 大模型领域迅速升温，它究竟是新瓶装旧酒，还是真正揭示了构建强大AI应用的核心秘诀？它与我们熟知的提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG）有何不同？

本文将深入探讨上下文工程的“是什么”、“为什么”以及“如何做”，为你揭示其在构建鲁棒、可扩展的AI应用中的关键作用。

下文详细剖析之。

—1—

什么是上下文工程？

要理解上下文工程，首先要明白什么是“上下文”。

1、上下文的真正含义

上下文不是简单的历史聊天记录。它是提供给大语言模型（LLM）用于完成下一步任务的全部信息集合。我们可以将其分为三类：

指导性上下文 (Guiding Context): 告诉模型“做什么”和“怎么做”。这部分是提示工程的核心优化对象。

系统提示词 (System Prompt): 定义模型的角色和行为准则。
任务描述 (Task Description): 明确当前需要完成的任务。
少量样本示例 (Few-shot Examples): 提供范例，指导模型输出风格。
输出格式定义 (Output Schema): 规定模型必须遵循的输出格式，如JSON。

信息性上下文 (Informational Context): 告诉模型“需要知道什么”。这部分为模型提供解决问题所需的事实和知识。

RAG: 从外部知识库（比如：文档、数据库）中检索相关信息。
记忆 (Memory): 包括当前对话的短期记忆和跨对话的长期记忆（比如：用户偏好）。
状态/草稿纸 (State / Scratchpad): 记录模型在任务过程中的中间思考和计划。

行动性上下文 (Actionable Context): 告诉模型“能做什么”和“做了之后的结果”。这部分赋予模型与外部世界交互的能力。

工具定义 (Tool Definition): 描述模型可以使用的工具（API、函数等）。
工具调用记录 (Tool Traces): 记录模型调用了哪些工具以及返回了什么结果。

2、上下文工程的定义

基于以上分类，我们可以这样定义上下文工程：

上下文工程是一门系统性学科，专注于设计、构建并维护一个动态系统。该系统能在 AI 智能体执行任务的每一步，为其智能地组装出最优的上下文组合，从而确保任务能够被可靠、高效地完成。

一个绝佳的类比是，如果 LLM 是计算机的 CPU，那么上下文窗口（Context Window）就是内存（RAM）。上下文工程就是这个系统中的“内存管理器”。它的任务不是简单地把信息塞满内存，而是通过精密的调度，决定在每个时刻加载什么、丢弃什么，以保证 CPU 高效运转，最终产出正确结果。

3、与提示工程、RAG 的区别

提示词工程 (Prompt Engineering): 是上下文工程的子集，专注于优化“指导性上下文”，即如何下达清晰的指令。
RAG (Retrieval-Augmented Generation): 是实现上下文工程的关键技术手段之一，主要负责动态填充“信息性上下文”。

因此，上下文工程是一个更宏大、更系统的概念，它统筹管理所有类型的上下文，目标是构建一个最高效的信息供给系统。

—2—

为什么我们需要上下文工程？

当 AI 系统的表现不佳时，我们往往会怪罪于模型本身。但大多数情况下，问题出在上下文的供给上。

1、示例1：缺失上下文的代价

假设 AI 智能体收到邮件：“Hi, 明天有空聚一下吗？”

上下文贫乏的 AI： “感谢您的消息。我明天有空。请问您希望约在什么时间？” (无效回复，未推进任务)
上下文丰富的 AI： 在回复前，它的上下文工程系统会自动组装信息：

信息性上下文： 检索日历发现明天已满；识别发件人 Jim 是重要伙伴；分析历史邮件确定应使用非正式语气。
行动性上下文： 知道自己有 send_calendar_invite这个工具。
最终回复： “Hi Jim! 我明天日程完全满了。周四上午有空，你看方便吗？我发了一个暂定邀请，如果时间合适请确认。” (高效、智能)

这里的“魔力”并非来自更聪明的模型，而是来自一个能够为任务动态组装恰当上下文的系统。

2、示例2：上下文退化的挑战

既然上下文如此重要，是不是把它全部塞给模型就行了？答案是否定的。对于长期、复杂的任务（比如：编程），简单的信息累加会导致“上下文退化”：

第一、性能下降： 无关紧要的旧信息会干扰当前任务，造成“上下文干扰”。

第二、成本与延迟激增：上下文越长，API 调用成本越高，响应越慢。

第三、最终崩溃： 当信息量超过模型的上下文窗口上限时，系统将直接报错或因信息截断而出错。

结论： 上下文是一种需要被主动管理的、有限的资源。简单的缺失或无脑的堆砌都无法构建出强大的 AI 智能体应用。因此，我们需要一套系统性的方法论——上下文工程。

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如何实践上下文工程？

上下文工程的实践核心在于对上下文进行智能的写入（Write）、选取（Select）、压缩（Compress）和隔离（Isolate）。

1. 写入 (Write): 将有价值的信息持久化，超越单次对话的限制。

会话内写入： 将中间思考和计划写入“草稿纸”，供当前任务使用。
持久化写入： 将用户偏好、关键事实等存入外部记忆系统（比如：向量数据库），实现跨会话的“学习”和“成长”。

2. 选取 (Select): 在每次调用 LLM 前，从所有可用信息中，动态拉取与当前子任务最相关的信息。

确定性选取： 根据预设规则加载固定上下文（比如：启动时加载项目配置文件）。
检索式选取： 通过相似度搜索从知识库、记忆中拉取最相关的信息（RAG 的核心）。

3. 压缩 (Compress): 在信息进入上下文窗口前，对其进行“降噪”，用更少的 Token 承载最核心的信号。

自动总结： 当上下文过长时，自动总结历史对话，只保留关键部分。
专用压缩模型： 使用一个专门微调过的“压缩 LLM ”来对上下文进行提炼。
修剪策略： 例如，直接截断最早的历史记录。

4. 隔离 (Isolate): 在系统架构层面设置信息边界，防止信息污染和干扰。

多智能体架构： 这是最经典的隔离策略。让多个“专家”子智能体并行处理各自领域的信息，然后只将最关键的结论“压缩”并上报给主智能体。这极大地减轻了主智能体的认知负担，提高了信息密度，避免了长上下文带来的各种问题。
工具调用： 将复杂的计算或操作隔离在沙盒环境中执行，只将最终结果返回到上下文中。

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上下文工程总结

上下文工程标志着 AI 智能体应用开发的范式转变。我们的重心正从“寻找那句完美的提示词”，转向“如何设计一个能够为模型在每一步都动态组装出完美上下文的、健壮可靠的系统”。

理解并熟练运用写入、选取、压缩、隔离这四大实践，将是区分一个“有趣的演示”和一个“可靠的、可规模化的应用”的关键。归根结底，所有努力都指向同一个目标：在模型做出决策前，为它准备好一份恰到好处的上下文。这，就是上下文工程的禅意所在。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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